Carrying out theoretical studies of the working processes of various machines and units today has ample opportunities when using modern computer technologies. The use of programs greatly speeds up the study of complex systems under study. The use of simulation methods is advisable when the cost of carrying out real experimental research is high or, due to certain circumstances, making research on a real system impossible, and the calculation of the analytical model will allow many assumptions and approximations that will affect the entire system and change it. In the article, special attention is paid to the selection of the most suitable modeling method for studying the process, liquidation of a forest fire with a flow of soil, using serial software products. The analysis of existing numerical methods for modeling the interaction of working bodies of earth-moving and tillage machines with soil media is carried out. The studies performed by the discrete element method (DEM), the finite element method (FEM), the computational fluid dynamics (CFD) method, and the smooth particle hydrodynamics (SPH) method are analyzed. Conclusions are drawn on the prospects for the applicability of each of the methods for modeling the system of processes of processing and throwing soil.
discrete elements, finite elements, computational hydrodynamics, interaction with the soil environment
Введение
Имитирование процессов и систем одна из важных ступеней проведения научно исследовательской работы в процессе которой реальная система, технология или предмет заменяется матмоделью или имитационной программой сохраняющей точность при описании исследуемой реальной системы [1]. Процедура подтверждения или опровержения взятой за основу гипотезы осуществляется с помощью имитационной модели, на которой и ставятся [2]. Созданную имитационную модель используют для однофакторного и многофакторного построения системы компьютерных экспериментов. В тоже время получаемые данные определяются случайным характером процессов, описанных в исследуемой системе, но учитывают начальные характеристики процесса, задаваемые исследователем [3]. Выходные параметры эксперимента позволяют получать устойчивую статистику. В ряде научных работ данный подход отнесён к частным случаям математического моделирования [4]. Он может эффективно использоваться при сложности, невозможности построения или неустойчивости аналитической модели позволяя исследователям создавать достоверный имитатор или имитационную модель системы. Отличие имитационной модели от аналитической находиться в конечном результате исследуемой системы [5]. В первом случае при решении системы результатом является набор чисел, непосредственно не связанных с задаваемыми параметрами, а во втором случае при решении системы дифференциальных уравнений на выходе получается формула с указанием конкретных параметров, оказывающих воздействие на систему [6].
Таблица 1 –Типы имитации системы
|
№ |
Тип имитации |
Описание |
Зона применения |
|
1 |
Имитационная модель |
способ анализа, при котором исследуемая система преобразована в модель с высокой точностью заданных параметров |
– научные исследования; – компьютерные эксперименты над исследуемой системой; – проектирование; – анализ; – и т.д. |
|
2 |
Дискретно-событийное моделирование |
метод исследования, при котором функционирование системы задано в виде цепочки событий |
– логистика; – системы обслуживания; – производственная система; – и т.д. |
|
3 |
Системная динамика |
метод исследования, при котором изучаемая система описывается в виде графических диаграмм причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере |
– социально-экономические системы; – и т.д. |
|
4 |
Агентное моделирование |
метод исследования, при котором изучается поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом. |
– оптимизация сети поставщиков; – моделирование потребительского поведения; – распределённые вычисления; – менеджмент трудовых ресурсов; – управление транспортом. |
Для решения имитационной модели необходимо описать алгоритм дифференциальных уравнений [7]. Описание динамических систем имеющих большое количество параметров на входе в модель и для получения множества выходных показателей имитационное моделирование на сегодняшний день остаётся актуальным инструментом научного исследования. Следовательно имитация системы производиться в рабочем состоянии [8].
Цель исследования
Целью исследования является анализ существующих методов имитационного моделирования для проведения научных исследований при изучении процессов ликвидации лесных пожаров направленно регулируемым потоком почвогрунта.
Материалы и методы исследования
В исследовании [9] были измерены и смоделированы смещение почвы и силы резания выбранных почвообрабатывающих рабочих органов методом дискретных элементов DEM (рис. 1). Стрельчатые лапы имели различную ширину обработки: 153, 280 и 330 мм. Имитационная модель была построена с использованием программы PFC3D.
Установлено, что может отслеживаться смещение почвы во всех трёх направлениях (вперёд, в боковом и вертикальном направлениях). В большинстве изученных случаев смоделированные перемещения грунта имели сходные тенденции с измеренными в почвенном канале значениями.
|
Рисунок 1 – Моделирование взаимодействия с почвой стрельчатой лапы методом дискретных элементов DEM |
Результаты измерения тягового сопротивления и вертикальной силы показали незначительные расхождения с экспериментальными данными и отсутствие противоречий с классической почвенной механикой. Однако были выявлены некоторые отличающиеся тенденции. Например, тяговое сопротивление возрастало нелинейно с увеличением ширины захвата стрельчатых лап, а вертикальная сила имела в некоторых опытах противоположное направление (фиксировалась выталкивающая сила). Все эти факты могут свидетельствовать с одной стороны о необходимости коррекции параметров модели, а с другой о возможности метода раскрывать новые закономерности поведения почв.
Вторая часть исследования была посвящена исследованию смещения почвенных частиц и образуемого почвенного профиля. Она продемонстрировала, что метод дискретных элементов способен контролировать движение отдельных частиц под действием внешних сил и моделировать их большие перемещения. Это делает метод DEM перспективным инструментом для моделирования взаимодействия почв с рабочими органами. Тем не менее, были большие расхождения в смещениях почвы между моделью и результатами испытаний. Расхождения, наблюдаемые в этом исследовании, могут объясняться несколькими причинами. Одной из возможных причин может быть неправильное использование вязкого демпфирования в модели. Коэффициенты демпфирования, использованные в этом исследовании, могли рассеивать слишком много энергии частиц и контактов, что подавляло движение частиц приводя к меньшим их смещениям. Другой возможной причиной меньших смещений почвы может быть то, что модель контакта или параметры модели были выбраны неправильно. В дальнейшем необходимо проработать калибровку параметров связей и использование различных моделей контактов.
Остановимся также на исследовании [10]. В данной работе экспериментальные данные по обработке почвы и результаты, предсказанные с использованием FEM моделирования [11], были проверены с использованием DEM методов, реализованных в программе EDEM и выполнено сравнение данных полученных тремя способами (рис. 2).
В исследовании применялась контактная модель линейной когезии с интегрированной гистерезисной пружинной, как предложено [12]. Чтобы создать распределение частиц по размерам и минимизировать количество частиц в исследовании создавалось до 250000 частиц, самая маленькая частица была диаметром 3 мм. Всего было получено 221313 частиц. Использование этого распределения частиц по размерам позволило более точно моделировать объёмную плотность грунта.